Op het kruispunt van oncologie en AI verbeteren algoritmen de kankerzorg

Jan-Jakob Sonke

Het AI for Oncology lab is in 2021 gelanceerd onder de paraplu van het Innovation Center for Artificial Intelligence (ICAI). Het NKI en de UvA zijn inmiddels in samenwerking met Elekta Oncology Systems een tweede lab gestart, POP-AART (Partnership for Online Personalised AI-driven Adaptive Radiation Therapy), dat zich richt op het gebruik van AI voor precisieradiotherapie. Dergelijke samenwerkingen maken de laboratoria kansrijk: Sonke beschrijft de Universiteit van Amsterdam (UvA) als een topinstituut voor AI-ontwikkeling en het Nederlands Kanker Instituut (NKI) als toonaangevend in oncologische zorg en onderzoek. De organisaties, zegt Sonke, “brengen deze twee krachten samen. We zorgen ervoor dat studenten worden blootgesteld aan deze twee verschillende ecosystemen. We willen die twee dingen samenvoegen in de hoofden van de studenten, zodat ze de oncologische problemen echt begrijpen en ook volledig op de hoogte zijn van de AI-kant. Dan kunnen we nieuwe strategieën bedenken, wat misschien niet gebeurt als je volledig ingebed bent in slechts een van de twee domeinen.”

Karakterisering van individuele cellen

Het werk van het POP-AART lab ligt dichter bij Sonke’s persoonlijke onderzoeksveld van adaptieve radiotherapie, terwijl het AI for Oncology lab gericht is op het stimuleren van AI in een breed spectrum van het werk van het NKI, waarbij gebieden als pathologie en medische en chirurgische oncologie worden meegenomen. Zij zien, aldus Sonke, interessante ontwikkelingen in het gebruik van AI-oplossingen. Neem bijvoorbeeld pathologie. “Pathologen bekijken weefsel door een microscoop, en ze kunnen individuele cellen zien. Ze zijn getraind om verschillende celtypes te identificeren – wat is een tumor, wat is geen tumor – maar ze doen dat nog steeds op een geaggregeerd niveau, kijkend naar stukjes cel. Met behulp van AI kan elke cel afzonderlijk worden gekarakteriseerd. Zo krijg je een veel diepgaander beeld van het weefsel dan een patholoog ooit zou kunnen maken. En wij geloven dat dit nieuwe inzichten in de diagnostiek en therapierespons zal opleveren.”

De behoefte aan snelheid

Een ontwikkeling die Sonke bijzonder spannend vindt, zijn de automatiseringsmogelijkheden. “Veel elementen in de gezondheidszorg worden nog gedeeltelijk handmatig gedaan”, zegt hij, “zoals het identificeren van een tumor en het maken van behandelplannen. Mijn hypothese is dat we met AI de automatisering kunnen versnellen tot een niveau dat de crisis in de gezondheidszorg zal verlichten. Over 10 jaar zullen er 70% meer kankerpatiënten zijn, en de kosten van de gezondheidszorg gaan nu al door het dak. Met automatisering kunnen we patiënten misschien beter en sneller behandelen. Dat is goed voor de patiënten en goedkoper voor de samenleving.”

Een hoge mate van automatisering met behulp van AI kan de gezondheidszorg niet alleen efficiënter maken, maar ook leiden tot een effectievere, volledig geïndividualiseerde behandeling, aldus Sonke. “Normaal gesproken individualiseren we door de kenmerken van de patiënt. Ze komen binnen, we zien ze en we treffen onze voorbereidingen. AI opent de deur naar het dagelijks individualiseren van de behandeling, en die weg zouden we nooit kunnen bewandelen als we het allemaal handmatig zouden moeten doen.” Sonke gelooft dat dit een realistisch doel is. “We staan nu op het punt om AI naar dat niveau te brengen. Ik denk dat het kan worden gerealiseerd op basis van AI-technologie zoals we die nu zien en verder kan worden versneld met nieuwe AI-inzichten die we nog niet hebben aangeraakt.”

‘Zelfrijdende’ behandeling

Het punt van AI-automatisering, zegt Sonke, is het uitvoeren van ‘de route’ die een arts heeft ontworpen voor de behandeling van een patiënt. Hij maakt een analogie met zelfrijdende auto’s: “De dokter heeft nog steeds de leiding. De persoon in de auto beslist waar hij heen wil, maar het is de auto die dat voornemen daadwerkelijk uitvoert.” Er zullen altijd grenzen aan de automatisering zijn, voegt hij eraan toe. “Het wordt eng als de auto zegt ‘nee, je wilt niet naar het park. Ik weet een veel betere plek die je leuk zou vinden.’ Dus zo ver zullen we niet snel gaan.”

Gecentraliseerde toestemming voor data delen

Sonke benadrukt het belang van vereenvoudiging van het verzamelen en delen van medische data. Er is een “juridische, culturele en maatschappelijke” discussie nodig, zegt hij, om ervoor te zorgen dat “AI-algoritmen kunnen uitblinken in waar ze goed in zijn, namelijk leren van gegevens”. Hij is een voorstander van ons initiatief Gezondheidsdata Infrastructuur (GDI) en zegt: “Patiënten zien doorgaans een paar zorgverleners, en elk van hen kan de patiënt toestemming vragen voor het gebruik van hun data. Maar die toestemming geldt alleen voor die instelling. We moeten een infrastructuur creëren waarbij we gecentraliseerde toestemming hebben voor het hele behandeltraject, zodat we de informatieketen niet verbreken – wat nu leidt tot geïsoleerde silo’s van data. Het Amsterdamse ecosysteem werkt hieraan, maar uiteindelijk wil je dit op zijn minst op nationaal niveau, en vervolgens op Europees niveau.”

Amsterdam: een speeltuin voor AI

Samen met Sonke wordt het AI for Oncology Lab geleid door wetenschappelijk directeur Clarisa Sánchez Gutiérrez en labmanager Jonas Teuwen. Over het project zei Sánchez Gutiérrez dat Amsterdam “een van de meest opwindende speelplaatsen” voor AI-onderzoek biedt. Het is een mening die Sonke deelt. “Op het kruispunt van oncologie en AI staat Amsterdam heel sterk. De wisselwerking tussen de UvA en het NKI is heel krachtig en dat wordt dan aangevuld met het Amsterdam AI programma (voorheen: AI Technology for People), de ICAI labs en anderen die AI-technologie toepassen in de gezondheidszorg. Amsterdam brengt een kritische massa van universiteiten, kennisinstellingen, startups en grotere bedrijven samen. Daar komt menselijke interactie en inspiratie uit voort.” Sonke zegt dat Smart Health Amsterdam een belangrijke rol heeft en hij is blij met de steeds nauwere samenwerking met Amsterdam AI. “Een ecosysteem bouwen, het merk opbouwen, mensen bij elkaar brengen met seminars en dergelijke en de boodschap uitdragen dat Amsterdam de spannendste plek is om aan AI in gezondheid te doen.”

Het Nederlands Kanker Instituut (NKI) is partner van ons initiatief Smart Health Amsterdam en lid van de Amsterdam AI coalitie, een unieke samenwerking tussen Amsterdamse kennisinstellingen, onderzoeks- en medische centra, de gemeente Amsterdam en Amsterdam Economic Board. Deze coalitie richt zich op de ontwikkeling en toepassing van verantwoorde AI door de kracht van AI te combineren met een aanpak waarin de mens centraal staat.

Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op Smart Health Amsterdam.